№ 3 Сравнительный анализ эффективности вероятностного и возможностного алгоритмов медицинской диагностики Ю. <...> В работе [2] для классификации функциональных нарушений системы пищеварения применена алгебраическая модель алгоритма Кора. <...> В работах [3–5] показано, что при решении многих задач медицинской диагностики более эффективными являются возможностные методы постановки медицинского диагноза. <...> В настоящей работе приведен сравнительный анализ вероятностной и возможностной моделей постановки диагноза, алгоритмов Кора и результатов их применения к решению задачи диагностики острого аппендицита. <...> Ключевые слова: распознавание образов, задача идентификации, вероятностная модель диагностики, возможностная модель диагностики, гранулирование, алгоритм классификации Кора, острый аппендицит. <...> Введение Рассмотрим задачу медицинской диагностики как задачу идентификации, в которой требуется принять решение о принадлежности медицинского объекта, в данном случае — субъекта (пациента), к одному из M заданных врачом классов заболеваний, среди которых может быть и класс «норма», либо принять решение о том, что данный субъект не относится ни к одному из выделенных классов. <...> Рассмотрим традиционно два этапа решения задачи идентификации — обучения и постановки предварительного диагноза. <...> Процесс обучения состоит в определении характерных значений признаков (симптомов) заболевания в каждом из M классов по обучающей выборке объектов. <...> Класс «норма», как правило, характеризуется значениями признаков, находящимися в пределах нормы. <...> После этого на основании результатов обучения проводится идентификация — отнесение диагностируемого объекта к одному из M классов либо отказ от идентификации, если у данного пациента не наблюдается характерных симптомов выделенных классов1. <...> В [3–5] показано, что при моделировании медицинских объектов исследователям приходится на практике сталкиваться с нечеткостью <...>